В чем ключевые различия между асинхронностью, многопоточностью и многопроцессностью в Python

Это три разных подхода к конкурентному выполнению кода, каждый из которых подходит для своего типа задач.

• Асинхронность (asyncio)

  • Как работает: Конкурентное выполнение задач в одном потоке с помощью цикла событий (Event Loop). Переключение между задачами происходит в моменты ожидания операций ввода-вывода (I/O), например, сетевого запроса или чтения файла.
  • Лучшее применение: I/O-bound задачи. Идеально для веб-серверов, парсеров, ботов, где программа много времени ждет ответа от сети или диска.
  • Ограничение: Не дает ускорения для CPU-bound задач (тяжелых вычислений), так как все выполняется в одном потоке.

• Многопоточность (threading)

  • Как работает: Параллельное выполнение кода в нескольких потоках в рамках одного процесса. Потоки разделяют общую память.
  • Лучшее применение: I/O-bound задачи. Позволяет выполнять операции ожидания параллельно, не блокируя основной поток.
  • Ограничение: В CPython из-за Global Interpreter Lock (GIL) только один поток может исполнять Python-байткод в один момент времени. Это сводит на нет преимущества для CPU-bound задач.

• Многопроцессность (multiprocessing)

  • Как работает: Запуск нескольких независимых процессов, у каждого из которых свой собственный интерпретатор Python и своя память.
  • Лучшее применение: CPU-bound задачи. Идеально для математических вычислений, обработки больших данных, видео-рендеринга, так как позволяет обойти GIL и задействовать все ядра процессора.
  • Ограничение: Большие накладные расходы на создание процессов и более сложный обмен данными между ними (через Queue, Pipe).

Когда что использовать: